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线性规划问题
某机床厂生产甲、乙两种机床，每台销售后的利润分别为4000元与3000元。生产甲机床需用A、B机器加工，加工时间分别为每台2小时和1小时；生产乙机床需用A、B、C三种机器加工，加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的机器时数分别为A机器10小时、B机器8小时和C机器7小时。问该厂应生产甲、乙机床各几台，才能使总利润最大？
"""

from scipy.optimize import linprog
import numpy as np

# 目标函数：max z = 4x1 + 3x2
fval = np.array([4, 3])
# 线性不等式约束条件
A = np.array([[2, 1], [1, 1], [0, 1]])
b = np.array([10, 8, 7])
# 决策变量的下界向量和上界向量
lb = 0
ub = None
# 求解线性规划
res = linprog(c=-fval, A_ub=A, b_ub=b, bounds=((lb, ub), (lb, ub)))
# 输出
print(res)
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线性规划问题
某机床厂生产甲、乙两种机床，每台销售后的利润分别为4000元与3000元。生产甲机床需用A、B机器加工，加工时间分别为每台2小时和1小时；生产乙机床需用A、B、C三种机器加工，加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的机器时数分别为A机器10小时、B机器8小时和C机器7小时。问该厂应生产甲、乙机床各几台，才能使总利润最大？
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from scipy.optimize import linprog
import numpy as np

# 目标函数：max z = 4x1 + 3x2
fval = np.array([4, 3])
# 线性不等式约束条件
A = np.array([[2, 1], [1, 1], [0, 1]])
b = np.array([10, 8, 7])
# 决策变量的下界向量和上界向量
lb = 0
ub = None
# 求解线性规划
res = linprog(c=-fval, A_ub=A, b_ub=b, bounds=((lb, ub), (lb, ub)))
# 输出
print(res)
>>>>>>> a66c8eec2c3bbe955d7da215f43ffffda9c7b6b5
